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pronosticos basados en factores de tendencia y estacionales

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Joss Rios

on 30 October 2014

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Transcript of pronosticos basados en factores de tendencia y estacionales

Utilizando X para representar el año, Y para el valor observado de la serie de
tiempo, las fórmulas para determinar los valores de bo y b1 en la ecuación de la línea de tendencia son:

b1 = ΣXY - n XY bo = Y - b1X
ΣX² - nX²
Y T= bo + b1X
donde:
bo : representa el punto de intersección de la línea de tendencia con
el eje Y
b1: representa la pendiente de la línea de tendencia .
ANALISIS DE TENDENCIA
El análisis de tendencia se ocupa de la dirección del movimiento de
la serie de tiempo a largo plazo, es común que esos análisis se lleven acabo
analizando datos anuales.
El método de mínimos cuadrados es la base común que se utiliza para identificar el componente de tendencia de la serie de tiempo, determinando la ecuación que mejor se ajuste a la línea de tendencia.La línea de tendencia no es una línea de regresión, porque la variable
dependiente Y no es una variable aleatorio, sino un valor histórico acumulado.
Cuando existe un aumento o disminución a largo plazo se sigue
una tendencia lineal, siendo la ecuación de la línea de tendencia utilizando X para representar el año es:




a) TENDENCIA (T)
b) FLUCTUACIONES cíclicas (C)
c) VARIACIONES ESTACIONALES (E).-
d) VARIACIONES IRREGULARES (I)
pronosticos basados en factores de tendencia y estacionales
COMPONENTES DE LA SERIE DE TIEMPOS
TENDENCIA (T):- Movimiento a lo largo de los valores de la
serie de tiempo (Y) durante un número prolongado de años.


VARIACIONES ESTACIONALES(E):
Movimientos hacia arriba y
abajo con respecto a la tendencia y que no duran más de un año.

MEDICION DE VARIACIONES ESTACIONALES

la influencia del componente estacional sobre los valores de series de
tiempo se identifica determinando el número índice estacional asociado con cada mes (o trimestre) del año.
La media aritmética de los 12 números índice mensuales (o de los cuatro números índice trimestrales) es 100.
La identificación de influencias estacionales positivas y negativas, es
importante para la planeación de producción e inventario.
Se les llama “datos con ajuste estacional o datos desestacionalizados”
Los valores de serie de tiempo mensuales, se ajustan respecto de la
influencia estacional:
1. Dividiendo cada valor entre el índice mensual de ese mes.
2. El resultado se multiplica por 100.

Y
= T X C X E X I = T X C X I
E E

PRONOSTICOS BASADOS EN FACTORES DE TENDENCIA Y
ESTACIONALES
Una consideración particularmente importante en los pronósticos a largo plazo, es el componente cíclico de las series de tiempo.
METODOS PARA PRONOSTICOS A CORTO PLAZO:
1. Emplear el valor de tendencia proyectado
como base del pronóstico.
2. Ajustarlo respecto del componente estacional.
3.Desestacionalizar el valor observado más reciente y
4. Multiplicarlo por el índice estacional del periodo de pronóstico.
(la diferencia entre los dos periodos será la atribuible a la influencia estacional).
ECUACION DE LA TENDENCIA
• EJEMPLO . Históricamente, las ventas industriales de automóviles
han coincidido estrechamente con el ciclo económico general de las
economías nacionales. Por el contrario, las ventas de autopartes han
sido comúnmente opuestas, en cuanto al factor cíclico, respecto del
ciclo económico general.
• El Instituto Nacional de Investigación Económica (NBER) de Estados
Unidos ha identificado y dado a conocer series de tiempo
históricamente indicadoras de expansiones y recesiones cíclicas
respecto del ciclo económico general.
• Indicadores líder: han llegado habitualmente a puntos de cambio de
ciclo antes del cambio correspondiente en la actividad económica
general.
-Las horas semanales promedio laboradas en manufactura.
-El valor de nuevos pedidos de bienes de consumo y materiales
-Índice común de precios de las acciones.
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